基于microsoft/deberta-base在adversarial_qa数据集上微调的问答模型
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发布时间 : 5/24/2022
模型简介
该模型是基于DeBERTa架构的问答模型，专门针对对抗性问答场景进行了优化。
模型特点
对抗性问答优化
在adversarial_qa数据集上微调，增强了模型处理对抗性问题的能力
基于DeBERTa架构
采用改进的Transformer架构，具有更好的上下文理解能力
模型能力
问答系统
文本理解
上下文推理
使用案例
问答系统
对抗性问答处理
处理具有挑战性的对抗性问题
验证损失1.6394
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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